 | 本日、大きな誇りをもって、エジプトから生まれた最初のオープンソースAIモデルシリーズを公式に発表できることを嬉しく思います。 Horus-1.0 シリーズは、テキスト生成モデルであり、数兆のクリーンな学習トークンを使って、スクラッチから完全にトレーニングされています。 また本日、Horusシリーズの最初のモデルのリリースも誇らしくお知らせします：Horus-1.0-4B。8Kコンテキスト長を備えています。 モデルは 7種類の異なるバージョン で利用可能です：
これにより、利用可能な計算リソースに基づいて、開発者や研究者にとって非常に高い柔軟性が提供されます。 Horusは TokenAI のもとで オープンソースモデル として提供されており、公式サイトで利用可能なすべてのバージョンと詳細な使用手順をご確認いただけます： さらに、neuralnode Pythonフレームワーク を通じてモデルを簡単にダウンロードして使用できます。Horusモデルとのシームレスな統合体験を提供します。 加えて、Replica 音声合成（Text-to-Speech） は neuralnode に完全に統合されています。 また、10の異なる言語にまたがる20種類の音声にアクセスでき、アラビア語も含まれています。これにより、音声のアプリケーションやAIワークフローへの組み込みが簡単になります。 では、この成果の規模と重要性について話しましょう。 エジプトでは、オープンソースモデルとしてスクラッチから完全に構築され、学習されたことを公式に発表されたAIモデルがほとんど存在しないため、Horusは大きな節目を表しています：
そして、このすべてが 数値とベンチマーク結果 に裏付けられています。 Horusモデルファミリーは：
Horus-1.0-4B は、MMLU を含む複数のベンチマークで上回り、Qwen 3.5-4B や Gemma 2 9B のようなよく知られたより大きなモデルを上回る結果を達成しました。 さらに、より難易度の高い MMLU Pro においても同様のモデルを上回り、Horusのサイズの2倍以上であるにもかかわらず、Llama 3.1 8B でさえも上回りました。 私たちは、エジプトを世界のAI地図に載せることができるプロジェクトを見ています。 Horusはエジプト発の最初のAIモデルではありませんが、エジプトから公式に発表された、完全にオープンソースで、完全にスクラッチで学習された最初のモデルです。 私の目標は、単にモデルを作ることだけではなく、本物のエジプト製オープンソースAIインフラを構築することです。 そして、これがアラブ世界で最良のAIモデルになると私が信じるプロジェクトの、ほんの始まりにすぎません。 #HorusAI #OpenSourceAI #LLM #ArtificialIntelligence #Egypt #MachineLearning [リンク] [コメント] |
�� エジプト初のオープンソースAIモデル！
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/8
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要点
- エジプト拠点の開発者たちが、クリーンなトークンの「数兆」分をスクラッチから完全に学習したと主張する、Horus-1.0のオープンソースAIモデルシリーズを発表しました。
- リリースには、8Kのコンテキスト長を備えたテキスト生成モデル「Horus-1.0-4B」が含まれており、さらに6つの圧縮バリアントが提供されていて、さまざまなハードウェアや導入ニーズに対応します。
- モデルファミリーはTokenAIのもとで公開されており、この記事ではバージョンと利用手順について https://tokenai.cloud/horus を案内しています。
- これらのモデルは、投稿によれば、アラビア語を含む10言語で20種類の音声を搭載した統合型Replicaテキスト読み上げ機能を含む「neuralnode」Pythonフレームワーク経由でダウンロードして使用できます。
- 著者はHorusを地域における大きな節目として位置づけ、エジプト初のスクラッチ型オープンソースモデルであること、またサイズカテゴリ内およびアラビア語領域において強力な性能を示すことを強調しています。
